6、陈总您好，像您刚才说的和我们目前所了解的，现在人工智能的神经网络研究方向，是一种类似仿生学但又不能说是真正的仿生学的研究方向。因为人类现在对大脑的运作方式还知之甚少，据说神经网络的层级越深得到结论的过程就越类似于黑盒。人类越难理解它的逻辑方式和人类的逻辑方式可能是完全不一样的。这样在利用人工智能的过程中就很容易出现失控和误用的情况，我想问一下，您觉得有什么方法可以控制这样的问题吗?

　　陈沛：其实人工智能分成两个学派，一个是本格派，一个是功能派。本格派认为，应该研究人大脑是怎么思维的，只有研究好大脑我们机器才知道怎么学习大脑，这是一种方式，所以通过人类生物学的进化提升整个人工智能。另外功能派的观点是，其实我并不一定要学习大脑怎么运营的，我只要把大脑这个智慧产生的结果做出来，一样是可以的。就像我们人类有了飞机就能够飞行，并不要像小鸟一样煽动翅膀，我们发行了汽车也可以跑得很快，不一定要像猎豹那样去奔跑。

　　现在我看是两种流派的融合，既要深度了解大脑的使用的工作原理，然后更好的知道人类智慧思考的这个模型，包括已有的一些知识的支撑，包括结构的支撑，那另一方面的话，其实它不应该完全依赖于人类的这种已有知识，生物学知识，所以这是一个相互融合的一个过程。

　　（本文独家首发钛媒体，根据中搜网络董事长、总裁陈沛在钛坦白上的分享整理）

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　　钛坦白第40期：“人机大战”胜负之外的思考

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